[Python/Python] Thuật toán DFS mà sinh viên khối xã hội cũng có thể hiểu! - Phần nhập môn

Đây là bài giảng DFS cơ bản giải thích cách một nhà phát triển đang làm việc có bằng nghệ thuật tự do nghiên cứu để có được việc làm :) Chúng tôi đã giảm thiểu các bài giảng lý thuyết nhàm chán đến mức tối thiểu và chuẩn bị một bài giảng trong đó bạn học bằng cách tự giải quyết vấn đề! Nếu bạn tham gia bài giảng này, bạn sẽ có thể tự mình giải quyết các vấn đề DFS cấp bạc.

Giúp bạn hiểu rõ ràng từ nguyên lý!

Nội dung được biên soạn theo định hướng thực hành, trình bày từ cài đặt môi trường Python đến các khái niệm cơ bản về lập trình Python, thư viện và cách sử dụng ngôn ngữ, nhằm giúp cả người không chuyên cũng có thể dễ dàng nắm bắt và ứng dụng vào công việc.

Khóa học này đóng vai trò là bước đệm để học cú pháp và khái niệm cơ bản về Python, đồng thời củng cố kiến ​​​​thức cơ bản trước khi chuyển sang các khóa học nâng cao hơn.

Đây là khóa học thuật toán và phát triển trò chơi tập trung vào nghiên cứu các thuật toán và nguyên tắc phát triển trò chơi 2D từ đầu bằng cách sử dụng Windows API và C++.

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Dành cho những ai muốn học về khoa học dữ liệu, dữ liệu lớn và crawling, khóa học sẽ (1) tổng hợp những cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, và (2) giúp bạn làm quen với Python và crawling thông qua lập trình crawling thực tế.

Trong bài giảng này, bạn sẽ học kiến ​​thức cơ bản về Raspberry Pi và Python, đồng thời thực hành tạo các dự án giám sát ô tô tự lái và giám sát nhà từ xa đơn giản nhưng cần thiết.

Thời học sinh của chúng ta, tiếng 'tách tách' vang lên từ phòng máy tính… chính là trò dò mìn. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tái hiện lại kỷ niệm đó bằng Python. Dù là người mới bắt đầu, thậm chí là người lần đầu tiếp xúc với Python, chỉ cần theo từng dòng code thì không biết khi nào trò chơi dò mìn của riêng bạn đã hoàn thành rồi.

Khi học Swift - ngôn ngữ lập trình iOS, việc nhiều khái niệm xuất hiện cùng lúc có thể gây ra sự bối rối. Vì vậy tôi đã tạo ra khóa học này với nguyên tắc "Khi hiểu một khái niệm mới, chỉ được sử dụng những khái niệm đã học." Do đó, khóa học này được thiết kế cấu trúc tuần tự giữa các khái niệm một cách tinh vi, sao cho mỗi giai đoạn chỉ xuất hiện duy nhất một khái niệm mới, và tuyệt đối không có bất kỳ khái niệm xa lạ nào khác. Mỗi khái niệm 1 phút, tổng cộng 180 khái niệm. Từ những kiến thức cơ bản như biến và hằng số, đến cấu trúc bộ nhớ hiểu từ góc độ CS, và cú pháp mới nhất của xử lý bất đồng bộ. Trong 3 giờ, học 180 khái niệm cốt lõi theo thứ tự được thiết kế.

1. Khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp học viên thi đỗ AICE Associate - chứng chỉ quốc gia về AI duy nhất được công nhận tại Hàn Quốc. 2. Học tập cho đến giai đoạn có thể phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình AI dựa trên ngôn ngữ Python.

Khóa học này là khóa học dành cho những người chuẩn bị thi CosPro cấp 1, là quá trình giải đề mẫu COS Pro cấp 1 được công ty YBMnet (đơn vị tổ chức thi) công bố.

Từ những điều cơ bản về Numpy và Pandas đến tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và thu thập dữ liệu, tất cả đều ở cùng một nơi! Đây là khóa học Python giới thiệu về phân tích dữ liệu.

Bạn có thể hiểu lập trình Python một cách dễ dàng và thú vị thông qua trò chơi. Vì đây là bài giảng mà học sinh tiểu học và trung học cơ sở có thể dễ dàng theo dõi nên phụ huynh và giáo viên cũng sẽ tìm thấy nhiều công dụng để học hỏi từ nó. :)

Phân tích dữ liệu nghe có vẻ hoành tráng nhưng thực chất đó là quá trình tạo ra một giả thuyết và xác minh nó dựa trên dữ liệu. Bạn có thể sử dụng Python để tìm hiểu dữ liệu nào cần phân tích và cách kiểm tra giả thuyết của mình.

✅ Thuộc series (1) đến (7), (4) cấu trúc dữ liệu, thuật toán, hướng đối tượng, ngôn ngữ lập trình ✅ Chuỗi bài giảng CS101 - Từ lý thuyết máy tính cơ bản đến ✅ các ví dụ thực tế mới nhất - Cung cấp nhiều kiến ​​thức cơ bản kiến thức

Trong khóa học này, bạn sẽ học lập trình hạt nhân và phát triển mô-đun PyTorch. Bạn có thể sử dụng những gì bạn học được để phát triển mô hình nhanh hơn.

Bạn có thể học một cách có hệ thống về tự động hóa giao dịch chứng khoán bằng cách sử dụng Python và Interactive Brokers API, API chiếm thị phần số 1 toàn cầu.

Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại trên Excel, Word, Outlook và PowerPoint bằng Python. Bạn sẽ trực tiếp thực hiện các dự án dựa trên kịch bản công việc thực tế, không chỉ dừng lại ở việc học các tính năng đơn thuần mà còn học cách thiết kế và xây dựng hệ thống tự động hóa văn phòng cho riêng mình.

Khóa học này cung cấp một giới thiệu hoàn chỉnh về lập trình với Python. Bạn sẽ bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất và dần dần phát triển để viết các script nâng cao hơn và giải quyết các thử thách lập trình thực tế. Với các giải thích từng bước, bài tập thực hành và dự án, khóa học này hoàn hảo cho bất kỳ ai muốn bắt đầu hành trình lập trình của mình hoặc củng cố nền tảng Python.